Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Área sob a curva ROC (AUC)
Métrica única que quantifica o desempenho geral de um classificador binário, representando a probabilidade de que um exemplo positivo seja classificado melhor do que um exemplo negativo.
Erro Tipo I
Falso positivo que ocorre quando um modelo rejeita incorretamente uma hipótese nula verdadeira, levando a falsos alarmes nas previsões.
Erro Tipo II
Falso negativo resultante da falha de um modelo em rejeitar uma hipótese nula falsa, causando falhas significativas de detecção.
Análise de erro por classe
Exame detalhado dos erros de classificação específicos para cada classe alvo para identificar categorias problemáticas e guiar a melhoria direcionada.
Diagrama Quantil-Quantil (Q-Q)
Ferramenta gráfica que compara a distribuição dos resíduos com uma distribuição teórica, permitindo detectar desvios das suposições de normalidade.
Análise de calibração
Avaliação da correspondência entre as probabilidades previstas por um modelo e as frequências observadas nos dados, crucial para previsões probabilísticas.
Teste de Durbin-Watson
Teste estatístico que detecta a autocorrelação dos resíduos em séries temporais, essencial para validar a independência dos erros.
Bootstrap para avaliação de erro
Método de reamostragem que gera múltiplas amostras para estimar a distribuição dos erros e calcular intervalos de confiança robustos.
Análise de Erro Local (LIME)
Técnica de interpretabilidade que explica previsões individuais criando modelos locais simplificados em torno de cada ponto de dados.